La tarea de esta presentación consiste en realizar una evaluación de perfiles de gran volumen en una tabla de datos extensa con datos provenientes de una base de datos (100.000 perfiles).
La tarea se realiza utilizando el Explorador de datos funcionales (FDE) de JMP Pro. El perfil se divide en diferentes características llamadas "componentes funcionales" (p. ej., FC1) mediante FDE, y se guarda en una columna para cada característica. Así, una característica como un desnivel se convierte en un escalar que representa su existencia (p. ej., FC1 >> 0 = desnivel; FC ~ 0 = plano; << 0 = elevación). El componente funcional FC1 se puede utilizar como etiqueta para el entrenamiento con una red neuronal. La predicción de la red neuronal se implementa como una fórmula en la tabla de datos final para evaluar dicha curva.
Finalmente, el ingeniero puede actualizar fácilmente los datos desde la base de datos, actualizando las evaluaciones mediante fórmulas. La evaluación resulta muy robusta para los datos generados en este caso a partir de un dispositivo de medición, ya que el coeficiente de determinación (R²) de la red neuronal se mantiene bastante alto, incluso con datos nuevos de varios meses. Además, se realiza un análisis de sensibilidad con datos generados artificialmente mediante Copilot.
